wxagent产品系统Vibe Coding

本项目面向使用微信 PC 端维护客户关系的中小企业销售、客服及私域运营人员。日常咨询分散在多个会话中，重复问题占用人工时间，重要客户的跟进也容易遗漏。传统关键词回复难以结合企业资料和客户上下文，直接自动发送又存在误答风险。项目通过会话识别、知识库辅助回复和人工审核，提高响应与跟进效率。

系统识别微信 PC 端的未读会话，提取消息后结合大语言模型、企业知识库和客户画像生成回复建议。系统根据联系人范围、回复质检及运行状态，决定符合条件的回复是否自动发送；不确定或被拦截的内容进入待处理队列，由人工复核。管理界面提供知识库、素材库、客户管理、测试对话、自动化记录、通知和数据看板，支持查看处理原因与跟进线索。

我负责需求梳理、系统架构、前后端开发及关键流程测试。项目使用 Python、OCR 和 Windows 界面自动化获取微信会话，由后台进程执行回复发送；使用 FastAPI 提供接口，React 和 TypeScript 构建管理界面，SQLite 保存消息、待处理记录与客户画像，并通过本地向量检索为大模型提供知识库资料。针对误发风险，我实现了联系人范围控制、用户接管检测、回复质检和失败转人工审核等机制，并通过自动化测试与真机测试验证关键流程。